10億組の学習ペアで文章埋め込みモデルを訓練
Hugging Faceが10億組の学習ペアを用いた大規模な文章埋め込みモデルの訓練に成功しました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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研究
2249件
コードとしての機械学習の時代が到来
Hugging FaceがMLOpsの新たなパラダイム「ML as Code」を提唱しました。
リモートセンシング（衛星）画像とキャプションを用いたCLIPのファインチューニング
リモートセンシング画像とキャプションのデータセットでCLIPモデルがファインチューニングされました。
Streamlitを使ってHugging Face Spacesにモデルとデータセットをホストする
Hugging Face SpacesでStreamlitを活用し、モデルやデータセットを簡単にホスト・共有する方法が紹介され…
Gradioを使ってSpacesでプロジェクトを公開しよう
Hugging FaceがGradioを利用してSpacesでAIプロジェクトを簡単に共有できる機能を紹介しました。
Hugging Faceの夏
Hugging Faceが夏のインターンシッププログラムの成果をブログで発表しました。
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人間からのフィードバックで書籍を要約する
OpenAIが人間からのフィードバックを活用し、長文の書籍要約タスクでAIの性能を向上させました。
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TruthfulQA: モデルが人間の誤りを模倣する度合いを測定する
AIモデルが人間が信じている誤った情報をどれだけ真実らしく出力するかを測るベンチマーク「TruthfulQA」…
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Tritonの紹介：ニューラルネットワーク向けオープンソースGPUプログラミング
OpenAIが、CUDA経験がなくても高効率なGPUコードを書けるPythonライクな言語「Triton 1.0」をオープンソー…
インターネット経由の深層学習：言語モデルの協調学習
インターネット上で分散されたデバイスが協力して大規模言語モデルを学習する新しいフレームワークが発表…
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コードで訓練された大規模言語モデルの評価
OpenAIがコードで訓練された大規模言語モデルの評価方法と課題について解説しています。
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厳選されたデータセットでの学習による言語モデルの振る舞いの改善
OpenAIが厳選された小規模データセットでファインチューニングすることで、言語モデルの特定の振る舞いを…